Дисперсия интервального ряда

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 5Следующая ⇒

Дисперсия – (определение).

Дисперсия может быть рассчитана по формуле:

D =

где _________________________.

Расчетные значения приведены в таблице 7

Таблица 7 – Расчет дисперсии ряда

D = ____________.

Среднее квадратическое отклонение

Среднее квадратическое отклонение – (определение).

Среднее квадратическое отклонение рассчитывается по формуле:

σ = = _______ = _______.

Коэффициент вариации

Коэффициент вариации определяется по формуле:

δ = = ________= ______.

где ____________________________.

Характеристики описательной статистики

Средствами программы Excel рассчитаны характеристики описательной статистики заданного ряда, числовые значения которых приведены на рисунке 5.

Рисунок 5 – Характеристики описательной статистики

Вывод.

________________________________________________________

Задача 2. Статистический анализ двумерной последовательности случайных величин

Цель работы. Освоить компетенции выполнения статистического анализа двумерных данных, выявить зависимость (связь) между случайными величинами.

Взаимосвязь может быть оценена следующими методами:

1) Визуальный метод

2) Корреляционный анализ

3) Регрессионный анализ

Исходные данные

В качестве исходных данных принято двух последовательных случайных величин:

первая - _______________________________________________;

вторая - ______________________________________________

Исходные данные представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Исходные данные

Примем:

в качестве аргумента X_i - __________________________;

в качестве функции Y_i - __________________________.

Визуальный анализ

Определение метода анализа

По данным таблицы 1 построен точечный график (рис. 1).

Рисунок 1 – Точечный график

Корреляционный анализ

Корреляционная зависимость – (определение).

Корреляционный анализ выполнен с помощью пакета «Анализ данных» программы Excel, результаты которого показаны в таблице 2.

Таблица 2 - результаты корреляционного анализа

Вывод: _________________________________________________

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ – (определение).

Регрессионный анализ заданных последовательностей выполнен с помощью режима Регрессия пакета «Анализ данных» программы MS Excel. Сгенерируются результаты по регрессионной статистике, представленные в таблице 3.

Таблица 3- Результаты регрессионного анализа

Расчитанные в таблицах характеристики представляют собой:

Дать описание приведенных в таблицах характеристик.

Регрессионные модели

Построение регрессионных моделей выполнено с помощью команды «Построение линии тренда» программы Excel.

На нижеприведенных рисунках показаны различные регрессионные модели, описывающие связь между двумя заданными последовательностями случайных величин.

Рисунок 2 – Экспоненциальная модель

Рисунок 3 – Линейная модель

Рисунок 4 – Логарифмическая модель

Рисунок 5 – Полиномиальная модель

Рисунок 6 – Полиномиальная модель

В таблице 3 показаны сводные данные по всем построенным моделям.

Вывод: _______________________________________________

Заключение

________________________________________________________

Часть 2 ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТОВ

1. Реалистичное содержание целевой функции

В качестве целевой функции (функции отклика, зависимой переменной, реакции системы на воздействие факторов X_i) Y принята _______________:

Y = f(Х1, Х2, Х3).

2. Реалистичное содержание (сущность) факторов

В качестве факторов функции отклика X_i принимаются:

X₁ - _______________________________;

X₂ - _______________________________;

Х₃ - _______________________________.

Познавательные статьи:



Психологические особенности спортивного соревнования

Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации

Занятость населения и рынок труда

Социальный статус семьи и её типология